Qwen2：阿里巴巴开源大模型的技术解析与应用指南

Qwen2：阿里巴巴开源大型语言模型的全新突破

在人工智能领域，阿里巴巴集团凭借其强大的技术实力和创新能力，一直扮演着重要的角色。近日，阿里巴巴发布了其最新的大型语言模型——Qwen2，再次引起了业界的广泛关注。Qwen2不仅在性能上实现了显著提升，更以开源的姿态，为全球的研究人员和开发者提供了强大的工具。本文将深入探讨Qwen2的技术特点、性能表现以及其在开源生态中的重要意义。

Qwen2：千问系列的最新力作

Qwen2是由阿里云开发的，是阿里巴巴千问（Qwen）模型系列的最新成员。千问系列包括了多种类型的AI模型，如统一千问LLM（Qwen）、视觉AI模型Qwen-VL和音频AI模型Qwen-Audio。Qwen2的发布，进一步丰富了千问模型家族，为用户提供了更多样化的选择。

值得一提的是，Qwen2模型系列在训练数据规模上进行了大幅提升。其中，Qwen-72B是该系列中最强大的模型，它基于惊人的3万亿个token数据进行训练。相比之下，Meta最强大的Llama-2变体基于2万亿个token构建，而Llama-3目前正在处理15万亿个token。这表明Qwen2在数据规模上具有显著优势，为模型的性能提升奠定了坚实的基础。

Qwen2的技术细节

Qwen2是一系列包含不同大小的解码器模型的语言模型。阿里巴巴针对每种大小发布了基础语言模型和对齐聊天模型。这些模型基于Transformer架构构建，并在此基础上进行了多项创新，使其在性能和效率上都得到了显著提升。下面我们将详细介绍Qwen2的技术特点：

Transformer架构：Qwen2的核心架构仍然是Transformer，这是一种被广泛应用于自然语言处理任务的神经网络架构。Transformer通过自注意力机制，能够捕捉文本中的长距离依赖关系，从而更好地理解语言的含义。
SwiGLU激活函数：Qwen2采用了SwiGLU激活函数，这是一种新型的激活函数，相比于传统的ReLU等激活函数，SwiGLU能够更好地提升模型的性能。
注意力QKV偏差：Qwen2在注意力机制中引入了QKV偏差，这有助于模型更好地处理不同位置的token之间的关系，从而提升模型的性能。
分组查询注意力：Qwen2采用了分组查询注意力机制，这可以有效地减少计算量，提高模型的训练和推理效率。分组查询注意力将query分成多个组，每个组内的query共享相同的key和value，从而减少了计算量。
滑动窗口注意力：Qwen2采用了滑动窗口注意力机制，这有助于模型处理长文本。滑动窗口注意力只关注当前token周围的固定窗口内的token，从而减少了计算量。
全注意力混合：Qwen2将滑动窗口注意力和全注意力机制混合使用，从而在处理长文本的同时，保证了模型的性能。底层使用滑动窗口注意力，顶层使用完全注意力。
增强的标记器：Qwen2还开发了一种增强的标记器，可适应多种自然语言和代码。这种标记器能够更好地处理不同类型的文本，从而提升模型的性能。

Qwen2的模型尺寸

Qwen2系列由5种尺寸的基础和指令调整模型组成，分别是Qwen2–0.5B、Qwen2–1.5B、Qwen2–7B、Qwen2–57B-A14B和Qwen2–72B。不同尺寸的模型可以满足不同应用场景的需求。其中，较小的模型可以在资源有限的设备上运行，而较大的模型则可以提供更高的性能。以下是这些模型的基本信息：

模型名称	参数量	上下文长度	训练数据
Qwen2–0.5B	0.5B	8K	3T
Qwen2–1.5B	1.5B	8K	3T
Qwen2–7B	7B	128K	3T
Qwen2–57B-A14B	57B	32K	3T
Qwen2–72B	72B	32K	3T

Qwen2的卓越表现

为了全面评估Qwen2的性能，阿里巴巴进行了广泛的对比评估。评估结果显示，大规模模型（70B+参数）相比Qwen1.5有显著的性能提升。本研究重点评估大规模模型Qwen2–72B的性能，从自然语言理解、知识获取、编码能力、数学能力、多语言能力等多个方面对Qwen2–72B与前沿开放模型进行比较。得益于精心挑选的数据集和精湛的训练技巧，Qwen2–72B在与Llama-3–70B等顶级模型的对决中展现出优异的表现，尤其在参数较少的情况下，其性能表现优于上一代Qwen1.5–110B。

Qwen2在各项基准测试中均取得了优异成绩，尤其是在编码和数学能力方面，表现突出。此外，Qwen2还支持多种语言，使其在多语言环境中具有广泛的应用前景。

Qwen2的实际应用

Qwen2作为一种强大的语言模型，可以应用于各种自然语言处理任务，例如：

文本生成：Qwen2可以用于生成各种类型的文本，例如文章、新闻报道、故事等。
文本摘要：Qwen2可以用于自动生成文本摘要，从而帮助用户快速了解文本的内容。
问答：Qwen2可以用于回答用户提出的问题，从而提供智能问答服务。
机器翻译：Qwen2可以用于将一种语言翻译成另一种语言，从而实现跨语言交流。
代码生成：Qwen2可以用于生成代码，从而帮助开发者提高开发效率。

如何使用Qwen2

Qwen2提供了多种使用方式，用户可以根据自己的需求选择合适的方式。下面我们将介绍如何使用Qwen2进行推理：

首先，需要安装transformers库：

pip install transformers

然后，可以使用以下代码加载模型和tokenizer：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = "cuda" # 将模型加载到的设备

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-7B-Chat", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-7B-Chat")

prompt = "请简单介绍一下大型语言模型。"

messages = [{
    "role": "user",
    "content": prompt
}]

text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)

generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512, do_sample=True)

generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

print(response)

Qwen2Config

Qwen2Config是Qwen2模型的配置类，它包含了模型的各种配置参数。以下是Qwen2Config的一些重要参数：

Qwen2Config(
    vocab_size=151936,
    hidden_size=4096,
    intermediate_size=22016,
    num_hidden_layers=32,
    num_attention_heads=32,
    num_key_value_heads=32,
    hidden_act='silu',
    max_position_embeddings=32768,
    initializer_range=0.02,
    rms_norm_eps=1e-06,
    use_cache=True,
    tie_word_embeddings=False,
    rope_theta=10000.0,
    use_sliding_window=False,
    sliding_window=4096,
    max_window_layers=28,
    attention_dropout=0.0,
    **kwargs
)

参数

vocab_size（int，可选，默认为 151936）— Qwen2 模型的词汇量。定义调用inputs_ids时传递的可以表示的不同标记的数量
hidden_size（int，可选，默认为 4096）— 隐藏表示的维度。
intermediate_size（int，可选，默认为 22016）— MLP 表示的维度。
num_hidden_layers（int，可选，默认为 32）— Transformer 编码器中的隐藏层的数量。
num_attention_heads（int，可选，默认为 32）— Transformer 编码器中每个注意层的注意头的数量。
num_key_value_heads（int，可选，默认为 32）— 这是应用于实现分组查询注意的 key_value 头的数量。如果为num_key_value_heads=num_attention_heads，则模型将使用多头注意 (MHA)，如果为num_key_value_heads=1，则模型将使用多查询注意 (MQA)，否则将使用 GQA。将多头检查点转换为 GQA 检查点时，应通过平均池化该组内的所有原始头来构建每个组的 key 和 value 头。有关更多详细信息，请查看 this paper。如果未指定，则默认为32。
hidden_act（str或function，可选，默认为`